# 生成100个服从均值为2，标准差为3的正态分布的随机数
rnorm(100, 2, 3)

# 计算标准正态分布（均值为0，标准差为1）下，值小于或等于50的概率
pnorm(50, 0, 1)

# 计算标准正态分布（均值为0，标准差为1）下，值小于或等于0.8的概率
pnorm(0.8, 0, 1)

# 计算标准正态分布（均值为0，标准差为1）在0.5处的概率密度
dnorm(0.5, 0, 1)

# 从iris数据集中获取Sepal.Width列的数据
data = iris$Sepal.Width

# 绘制data的直方图
hist(data)

# 绘制data的Q-Q图，用于检查数据是否服从正态分布
qqnorm(data)
# 在Q-Q图上添加一条直线，这条直线代表完美的正态分布
qqline(data)

# 绘制概率-概率图（PP图），用于检查数据的分布情况（此行被注释掉了）
# pp.plot(data)

# 对data进行Shapiro-Wilk正态性检验
shapiro.test(data)

# 计算data的均值
m = mean(data)

# 计算data的标准差
sd = sd(data)

# 对data进行Kolmogorov-Smirnov检验，与由data的均值和标准差生成的正态分布进行比较
ks.test(data, rnorm(n = 200, mean = m, sd = sd))
